抗苗勒氏激素、年龄、窦卵泡、雌二醇和促卵泡刺激素预测卵巢反应及IVF结局的临床研究

目的探讨抗苗勒氏激素（AMH）、年龄、窦卵泡（AFC）、雌二醇（E2）和促卵泡刺激素（FSH）对体外受精-胚胎移植（IVF-ET）患者卵巢反应性的预测价值,寻找灵敏的预测指标指导IVF-ET的促排方案。方法随机选择接受IVF-ET治疗的179例不孕患者,于超促排卵前月经第3天抽取空腹血测定基础性激素及AMH水平;阴道B超下计数直径1-5 mmAFC数;记录年龄、体重指数、促性腺激素（Gn）总量、获卵数、正常受精率、卵裂率和优质胚胎率。采用促性腺激素释放激素激动剂（GnRH-a）/基因重组促卵泡激素（r-FSH）/人绒毛膜促性腺激素（hCG）长方案促排卵,观察IVF-ET过程中卵巢的反应性。根据获卵数将患者分为3组：低反应组（获卵数≤5）、正常反应组（5〈获卵数≤15）和高反应组（获卵数〉15）。用非参数M-W检验不同反应组AMH、AFC、E2、FSH和年龄等5项指标的差异性,分析其与获卵数的相关性;应用受试者工作特征曲线（ROC）,分析5项指标单独或联合对卵巢反应性的预测价值;应用logistic回归分析5项指标对胚胎发育及妊娠结局的预测价值。结果卵巢高、正常与低反应组间比较,AMH、年龄和AFC差异均有统计学意义（P〈0.01）,高反应组的基础FSH（bFSH）与其他组相比差异有统计学意义（P〈0.05）,低反应组FSH/LH与其他各组比较差异均有统计学意义（P〈0.05）,基础E2（bE2）各组差异均无统计学意义（P〉0.05）。AMH、AFC数和Gn总量与获卵数呈正相关,年龄、FSH、FSH/LH与获卵数呈负相关,基础E2与获卵数无相关性（P〉0.05）。ROC曲线显示：年龄和FSH预测卵巢低反应（分组为卵巢低反应和非低反应组）优于其他指标,曲线下面积AUC分别是：0.747,0.660,AMH预测价值不高,AUC是0.107;但AMH联合年龄预测卵巢低反应优于单独,AUC是0.876。AMH和AFC预测高反应优于其他指标,AUC分别是0.822和0.764;AMH和AFC联合预测高反应AUC是0.826,与AMH或AFC单独预测相比无优势,但优于其他指标。经相关分析发现分析发现正常受精率与AMH呈负相关（P〈0.01）,受精率与AMH呈负相关（P〈0.05）,正常受精率与AFC呈负相关（P〈0.05）,其余均无相关性。结论 AMH、AFC、FSH和年龄均能较好地预测卵巢反应性,年龄和FSH预测卵巢低反应优于其他指标,AMH和年龄联合预测低反应优于单独预测;AMH和AFC预测高反应优于其他指标,AMH和AFC联合预测高反应优于其他指标;E2不是良好的预测反应性的指标。5个指标均不能预测胚胎发育潜能及妊娠结局。

精液保存和优化处理方法对精子DNA完整性的影响

目的：探讨不同精液保存和处理方法对精子DNA完整性的影响。方法：筛选2015年1~12月就诊的100例精液正常志愿者,将每例志愿者的精液混匀后分别对其进行不同的保存和优化处理;保存方法包括直接冷冻法、试剂冷冻法、室温保存4 h和24 h等,优化处理方法包括简单洗涤法、直接上游法和非连续密度梯度离心法。保存和处理后均采用精子染色体扩散实验（SCD）分析其精子DNA碎片指数（DFI）;优化处理各组继续培养24 h,培养后再分析其精子活动率和DFI。结果：精液保存条件两两组间分析显示,直接冷冻法、试剂冷冻法和室温保存4 h的精子DFI分别为（27.3±6.4）%、（26.9±6.1）%和（24.7±6.8）%,结果无显著性差异（P〉0.05）,而室温保存24 h则显著增加精子DFI[（35.6±9.0）%]（P〈0.05）。与简单洗涤法的精子DFI[（13.7±2.0）%]相比,直接上游法的精子DFI[（9.1±1.3）%]和非连续密度梯度离心法的精子DFI[（8.0±2.5）%]均显著降低（P〈0.05）;再培养24 h后,非连续密度梯度离心法处理的精子DFI[（11.5±4.2）%]最低（P〈0.05）。结论：保存条件和优化处理方法对精子DNA完整性有影响,临床工作中需选取最合适的精液处理方法。

基于多维度的元数据检索算法研究与实现

针对传统元数据检索过程中的效率低问题,提出了基于多维度的元数据检索算法研究。首先,对元数据和可持续发展元数据结构进行分析。然后,分析信息检索的设计思路设计元数据库,提出元数据信息的资源组织,针对提出的多维度元数据检索算法设计元数据检索系统。最后,对元数据检索算法进行实现。通过本文研究表明,将多维度作为基础的元数据检索算法能够为用户提供高效可持续发展元数据搜索,并大大提升可持续发展信息共享系统的数据共享服务能力。

移动应用开发平台选型研究

随着信息技术的发展和企业信息系统的建设,以及移动互联网技术的发展,企业的部分业务需要借助移动应用的支撑,为了解决部分现有业务向移动化的转型,提高服务水平,提升工作效率,企业开始着手建设移动应用开发平台。本文选取行业应用广泛的商用移动应用开发平台,从多个角度进行分析评价,为移动应用平台采购提供指导与建议。

发电企业数据资产管理体系规划与建设

现代社会正从IT时代逐步迈向DT时代,数据资产成为企业创新发展的核心要素和驱动力,数据资产管理体系建立了企业数字资产管理的管理框架和能力体系,体系的落地实施,可以有效解决数据供给与数据需求的矛盾,支撑公司数字化转型,是企业迎接时代与认知变革的必然选择与趋势。本文通过分析发电企业数据资产管理现状,提出数据资产管理在组织制度、数据治理、数据运营及数据价值创造方面的四大目标,并从数据战略、数据治理、数据运营、组织保障、制度文化及技术支撑等六大领域系统构建科学的数据资产管理体系。

面向智能电网应用的电力大数据关键技术

随着当今科学技术的不断发展,电力大数据技术已经在智能电网中得到了广泛应用。通过应用该技术让智能电网集成管理、数据分析、数据处理以及数据安全方面的技术都实现了显著提升,这对于智能电网的良好应用和发展都十分有利。通过分析这些电力大数据关键技术在智能电网中的应用,以此来为智能电网的进一步发展提供参考。

基于大数据的电力设备运行数据分析系统设计

在大数据时代中,为保障电力设备良好的运行效果,满足整体电力系统安全稳定运行的需求,电力企业需要借助相应的数据分析系统来运行监管电力设备。因此,分析基于大数据的电力设备运行数据分析系统,以此来为该类系统的设计及应用提供科学参考。

基于IEC 61970/61968 CIM的发电企业全景信息建模研究

随着发电企业信息化的发展,企业内部常常会面对"信息孤岛""应用孤岛""资源孤岛"问题;并且随着智能电网和智能电厂的建设,需要在整体上实现电力流、信息流、业务流的高度融合和一体化、智能化,而实现这些都需要对电厂设备设施的信息模型进行定义与描述,即建立发电企业全景信息模型(PCIM),构建信息化与自动化融合应用基础。作者结合实际工作经验,研究了基于IEC 61970/61968 CIM的发电企业全景信息建模的思路与方法。

基于海量数据下的分布式IT资产安全监测分析

在现代信息化技术的爆炸式发展过程中,人们越来越多的应用网络数据,IT资产也越来越多,IT资产的网络安全的重要性已经上升到一个新的高度。然而,网络信息的海量性和复杂性的特点导致网络安全的漏洞非常多,因此,网络资产安全监测分析十分重要。对此,构建一个一体化的信息安全监测平台十分有用,主要体现在它能对海量数据进行监测、采集、分析和事故应急能力,并可为后续的安全决策提供必要的数据支持。完善的一体化监测平台包括安全监测层、数据采集层、数据分析层和可视化层等,通过一体化信息平台,能够有效的保护IT资产的网络安全,对现代社会十分重要。

大数据技术在发电企业数据中心的应用与挑战

随着智能电网的发展,发电企业在设备台账数据、实时数据、运维数据等大量分析与存储上面临着巨大的挑战,大数据技术可为发电企业数据分析与挖掘等提供重要的技术支持,对企业发展具有的战略性意义。大数据技术能够应用于新一点数据中心的建设,覆盖数据采集、存储与处理应用。大数据技术应用面临众多困难,如海量异构数据整合、数据质量差、数据安全风险高等。